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小红书Hint Tuning降低推理token 31.5%
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AI 综述
2026年，小红书大模型基建部提出Hint Tuning方法，旨在让推理模型按题目难度分配思考长度。该方法将推理模型自身的思维链切成片段作为hint交给同家族Instruct模型，测出每道题答对所需的最少片段数，并据此构造训练数据。据小红书技术REDtech报道，仅需1000条数据即可实现该训练，相关成果被NeurIPS 2026收录，报道称该方法可降低推理token 31.5%。目前进展为方法已公开披露，后续应用与评测细节尚待更多信息。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月22日 17:59
小红书披露Hint Tuning方法细节：思维链切片作hint，1000条数据构造训练集。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- 小红书技术REDtech小红书 NeurIPS 2026 提出 Hint Tuning：1000 条数据让推理模型按难度分配思考长度
小红书大模型基建部提出 Hint Tuning，把推理模型自己的思维链切成片段作为 hint 交给同家族 Instruct 模型，测出每道题答对所需的最少片段数，据此构造训练数据。
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